论文提出的方法名为 RL4HS，它使用了片段级奖励（span-level rewards）和类别感知的 GRPO（Class-Aware Group Relative Policy Optimization），从而避免模型偷懒、只输出无错误预测。
近日，来自 MetaGPT、蒙特利尔大学和 Mila 研究所、麦吉尔大学、耶鲁大学等机构的研究团队发布 CARE 框架，一个新颖的原生检索增强推理框架，教会 LLM 将推理过程中的上下文事实与模型自身的检索能力有机结合起来。该框架现已全面开源，包括训练数据集、训练代码、模型 checkpoints 和评估代码，为社区提供一套完整的、可复现工作。
你见过这样的“盲眼”机器人demo吗？这些丝滑小连招来自亚马逊机器人团队FAR（Frontier AI for Robotics）发布的首个人形机器人（足式）研究成果——OmniRetarget！
2025年9月17日，中国科学院香港创新研究院人工智能与机器人创新中心（CAIR）在香港正式开源发布其最新科研成果——EchoCare“聆音”超声基座大模型（简称“聆音”）。该模型基于超过450万张、涵盖50多个人体器官的大规模超声影像数据集训练而成，在器官识别、器官分割、病灶分类等10余项典型超声医学任务测试中表现卓越，性能全面登顶。
近年来，以强化学习为核心的训练方法显著提升了大语言模型（Large Language Models, LLMs）的推理能力与对齐性能，尤其在理解人类意图、遵循用户指令以及增强推理能力方面效果突出。尽管现有综述对强化学习增强型 LLMs 进行了概述，但其涵盖范围较为有限，未能全面总结强化学习在 LLMs 全生命周期中的作用机制。
全球文生图大模型王座，易主了。就在刚刚，LMArena竞技场发布了最新的文生图榜单，第一名来自中国，属于腾讯混元图像3.0！不仅超越了谷歌的Nano Banana，也超越了字节的Seedream和OpenAI的gpt-Image，在全球26个大模型中稳居第一。
最近读到a16z合伙人Olivia Moore的一篇分析文章《 The Great Expansion: A New Era of Consumer Software》，她把这种现象称为"Great Expansion"（大扩张），我觉得她抓住了一个非常关键的趋势。
来自牛津大学、新加坡国立大学、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校，伦敦大学学院、帝国理工学院、上海人工智能实验室等等全球 16 家顶尖研究机构的学者，共同撰写并发布了长达百页的综述：《The Landscape of Agentic Reinforcement Learning for LLMs: A Survey》。
Thinking Machines Lab发布首个产品：Thinker，让模型微调变得像改Python代码一样简单。也算是终于摘掉了“0产品0收入估值840亿”的帽子。Tinker受到了业界的密切关注。AI基础设施公司Anyscale的CEO Robert Nishihara等beta测试者表示，尽管市面上有其他微调工具，但Tinker在“抽象化和可调性之间取得了卓越的平衡”
Sora2太卷了。居然能预测ChatGPT的输出、渲染HTML？！让它模拟“给ChatGPT发信息”，它不仅生成了画面，还来了一段有问有答的“交互”。先是编了一个问题：Write a playful haiku about a cat staring out the window.（写一首关于猫凝视窗外的俏皮俳句。）
